Návrh Školení

Lekce 1: MATLAB Základy vstupu 1. Stručný úvod do MATLAB instalace, historie verzí a programovacího prostředí 2. MATLAB Základní operace (včetně maticových operací, řízení logiky a procesů, funkcí a souborů skriptů, základního kreslení atd.) .) 3. Import souborů (formáty mat, txt, xls, csv atd.) Lekce 2: MATLAB Pokrok a vylepšení 1. MATLAB Návyky a styly programování 2. MATLAB Dovednosti ladění 3. Vektorizované programování a paměť Optimalizace 4. Grafické objekty a handle Lekce 3: BP neuronová síť 1. Základní principy BP neuronové sítě 2. MATLAB implementace BP neuronové sítě 3. Případová praxe 4. Optimalizace parametrů BP neuronové sítě Lekce 4: RBF, GRNN a Neuronová síť PNN 1. Základní principy neuronové sítě RBF 2. Základní principy neuronové sítě GRNN 3. Základní principy neuronové sítě PNN 4. Případová praxe Lekce 5: Konkurenční neuronová síť a neuronová síť SOM 1. Základy konkurenční neuronové sítě Princip 2 . blokování, SMO, inkrementální učení atd.) 4. Případová praxe lekce 7: Extreme Learning Machine (ELM) 1. Základní principy ELM 2. Rozdíl mezi ELM a BP neuronovou sítí 3. Případová praxe Lekce 8: Rozhodovací strom a náhodný Forest 1. Základní principy rozhodovacích stromů 2. Základní principy Random Forest 3. Případová praxe Lekce 9: Genetický algoritmus (GA) 1. Genetický algoritmus Základní principy 2. Úvod do běžných sad nástrojů genetických algoritmů 3. Případová praxe Lekce 10: Roj částic Optimalizační (PSO) algoritmus 1. Základní principy algoritmu optimalizace roje částic 2. Případová praxe Lekce 11: Algoritmus mravenčí kolonie (Ant Colony Algorithm, ACA) 1. Základní principy algoritmu optimalizace roje částic 2. Případová praxe Lekce 12: Simulované žíhání (Simulated Annealing, SA) 1. Základní principy algoritmu simulovaného žíhání 2. Případová praxe Lekce 13 : Redukce rozměrů a výběr příznaků 1. Základní principy analýzy hlavních komponent 2. Základní principy parciálních nejmenších čtverců 3. Metody výběru společných příznaků (optimalizované vyhledávání, filtr a obal atd.)

Požadavky

Pokročilá matematika lineární algebra

 21 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Související kurzy

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

35 hodiny

Související kategorie